文章主要分为以下三部分内容： 一、SQLE 项目介绍 二、新版本主要功能介绍 三、完整的 Release 信息 一、SQLE 项目介绍 爱可生开源社区的 SQLE 是一款面向数据库使用者和管理者，支持多场景审核...，支持标准化上线流程，原生支持 MySQL 审核且数据库类型可扩展的 SQL 审核工具。...SQL 审核功能 点击右上角的 “创建审核”，就可以开始审核啦！ 与工单审核不同的是，新功能还额外支持不连接数据源的静态审核，可以在没有运行时环境的情况下，对 SQL 进行全面的语法和语义分析。...新增 MySQL 审核规则 使用 TEXT 类型的字段建议和原表进行分拆，与原表主键单独组成另外一个表进行存放 建议在组合索引中将区分度高的字段靠前放 JOIN 字段必须包含索引 扫描行数超过阈值，筛选条件必须带上主键或者索引...查询数据量超过阈值，筛选条件必须带上主键或者索引 表行数超过阈值，建议对表进行拆分 禁止对索引列进行数学运算和使用函数 连接表字段的字符集和排序规则必须一致 三、完整的 Release 信息 # 社区版
一般只针对某一列 Hash 线性Hash使得增加、删除和合并更快捷 线性Hash的数据分布不均匀，而一般Hash的数据分布较均匀 一般只针对某一列 Key 列可以为字符型等其他非Int类型 效率较之前低...，因为函数复制的程度，(如。...MD5或SHA函数) 一般只针对某一列 海量数据优化2种方法 1、大表拆小表，分表、分区，物理的操作 2、sql语句的优化，通过增加索引来调整，但是数据量增大将会导致索引的维护代价增大，逻辑层面提升 大表拆小表...垂直分表，拆列字段，缺点：破坏表关系，表关联 水平分表，拆数据行，缺点：php代码量维护，逻辑层面困难增加 mysql分区 有点类似水平分表，但是它是基于逻辑层面，而不是物理层面，对于程序而言分区表还是一张表...， hash算法平均分配到不同的分区内 partition by hash(YEAH(hired)) partitions 4; key分区 与hash分区类似，但它的key可以不是整数，如可以是字符串类型
（FLOAT）和双精度数（DOUBLE）有什么不同？...17、如何在MySQL中将表导出为XML文件? MYSQL的查询浏览器有一个名为“Export Result Set”的菜单，允许将表作为XML导出。...“|”可以用来匹配这两个字符串中的任何一个。 如何在MySQL中将表导出为XML文件?...ISAM 28、MYSQL和SQL有什么区别? - SQL被称为标准查询语言，顾名思义，它是一种用于与数据库交互的语言，如MySQL。 - MySQL是一种存储各种类型数据并保证其安全的数据库。...当您必须将它用于一个确切长度的文本列时，它会更有效。Char用于固定的数据，而VARCHAR用于像password这样的变量数据。
sql语句，没准还要用mysql的函数。...在设计表的时候要将这个表的所有字段类型占用的字节数求和，并乘以你的预期（如:存储100W数据量），就是整张表未来会占用容量。...拆表 拆库 拆表就是将一张表复制N多张，里面分别存放不用内容的数据，数据的存放是用HASH算法来决定放入哪张表。...例如用户表user,传统情况就是一张表，拆表就是将表复制为user_01,user_02等里面都存放了格式一样的不同用户数据。 拆库和拆表类似，就是库的复制。...很多网站为了前期省事都会采用discuz的产品，如bbs,blog等，网上有不少关于这个产品的介绍和优化方法，没细研究过，听过一些网站介绍 他们的 优化方法时，对于数据库主要是采用主从的方法，将数据库的读写分离来提高性能
数据库的服务端，可分为执行器(Execution Engine) 和 存储引擎(Storage Engine) 两部分： 执行器负责解析SQL执行查询 存储引擎负责保存数据 1 SQL如何在执行器中执行...如user表1,000条数据，订单表10,000条数据，JOIN要遍历行数1,000 x 10,000 = 10,000,000行 这种从SQL的AST直译过来的逻辑执行计划，一般性能差，所以，要对执行计划优化...不同DB不同优化方法，优化总体思路：在执行计划中，尽早减少须处理的数据量。即尽量在执行计划最内层减少要处理的数据量。...到这，执行器只在逻辑层分析SQL，优化查询执行逻辑，执行计划中操作的数据，仍是表、行和列。在数据库中，表、行、列都是逻辑概念，所以，这个执行计划叫“逻辑执行计划”。...执行查询接下来的部分，涉及数据库的物理存储结构。 2 SQL是如何在存储引擎中执行 数据真正存储时，无论在磁盘or内存中，都没法直接存储这种带行列的二维表。
长度小的列，索引字段越小越好，因为数据库的存储单位是页，一页中能存下的数据越多越好。 离散度大（不同的值多）的列，放在联合索引前面。...查看离散度，通过统计不同的列值来实现，count越大，离散程度越高。 SQL编写 使用limit对查询结果的记录进行限定。 避免select *，将需要查找的字段列出来。...SQL语句尽可能简单：一条SQL只能在一个cpu运算；大语句拆小语句，减少锁时间；一条大SQL可以堵死整个库。...分区表的数据还可以分布在不同的物理设备上，从而搞笑利用多个硬件设备。 可以使用分区表赖避免某些特殊瓶颈，例如InnoDB单个索引的互斥访问、ext3文件系统的inode锁竞争。...分表分为垂直拆分和水平拆分，通常以某个字段做拆分项。比如以id字段拆分为100张表：表名为 tableName_id%100。
在数据开发中提供了用户在生产中常用的一些辅助功能，如 Flink SQL 自动提示与补全、语法校验、调试查询、血缘分析、Catalog 管理、Jar 任务提交、UDF 动态加载、全局变量、执行环境、语句生成和检查点托管等功能...· 另外，用户还希望源端表结构的变更也能自动同步过去，不管是加列减列和改列，还是加表减表和改表，都能够实时的自动的同步到目标端，从而不丢失任何在源端发生的新增数据，自动化地构建与源端数据库保持数据一致的...在 FlatMap 中对不同事件进行不同的处理，全量扫描和新增事件直接取最新数据转换为 INSERT 类型的流数据；删除事件则直接取原始数据转换为 DELETE 类型的流数据；更新事件需要两步，先把原始数据转换为...主要是 DataStream 在 FlatMap 中将事件流的业务数据与元数据信息转变为流数据，如左图所示，从事件流 Map 中的元数据信息提取对应数据然后追加到流数据里。...FlinkCDC 模式演变挑战 我们再来回顾下模式演变的挑战，在源库表结构发生变动时，如新增列 age，但目标端无法同步新增，且 Flink 任务的计算逻辑无法变更，导致无法将新列的数据写入目标端，造成任务异常
这里我解释一下回表，比如我们表主键索引是学号，另外我们还根据手机号也建了索引，如果我们where 条件是手机号，分二种情况： 正例：IDB能够建立索引的种类分为【主键索引、唯一索引、普通索引】，而覆盖索引是一种查询的一种效果...，用explain的结果，extra列会出现：using index....，a列的几乎接近于唯一值，那么只需要单建idx_a索引即可。说明：存在非等号和等号混合判断条件时，在建索引时，请把等号条件的列前置。如：where c>? and d=?...按照userId纬度拆分，安琪拉见过的常见的有，根据 userId % 64 取模拆0～63编号的64张表， 固定位拆，取userId 指定二位，例如倒数2，3位组成00～99 一共100张表的，百库表表...把不同业务域的表拆成不同库，例如订单相关表、用户信息相关表、营销相关表分开在不同库； 把大字段独立存储到一张表中 把不常用的字段单独拿出来存储到一张表 用userId做的分库分表，现在需要用电话号码查询怎么办
sql复制代码select id, age, gender from user where name = '爱笑的架构师'; 返回有一列叫“type”，常见取值有： ALL、index、range、...水平拆分的方式也很多，除了上面说的按照 id 拆表，还可以按照时间维度取拆分，比如订单表，可以按每日、每月等进行拆分。 每日表：只存储当天的数据。...总结一下水平拆分和垂直拆分的特点： 垂直切分：基于表或字段划分，表结构不同。 水平切分：基于数据划分，表结构相同，数据不同。...单库拆分 在一个数据库中将一张表拆分为几个子表在一定程度上可以解决单表查询性能的问题，但是也会遇到一个问题：单数据库存储瓶颈。 所以在业界用的更多的还是将子表拆分到多个数据库中。...比如下图中，用户表拆分为两个子表，两个子表分别存在于不同的数据库中。 多库拆分 一句话总结：分表主要是为了减少单张表的大小，解决单表数据量带来的性能问题。
上图是SQL查询例子， 该SQL的目标是在三表join的基础上算聚集， 并按照聚集列排序取topN。...上图左边是frontend查询优化器生成的单机查询计划， 与传统关系数据库不同， 单机查询计划不能直接执行， 必须转换成如图右半部分所示的分布式查询计划。...分布式计划中的聚集函数分拆为两个阶段执行。第一步针对本地数据进行分组聚合（Pre-AGG）以降低数据量， 并进行数据重分步， 第二步， 进一步汇总之前的聚集结果（mergeAgg）计算出最终结果。...HAWQ的秘密在于这套数据库层实际是一条动态传输途径，其中结合了Greenplum作为并行关系类数据库（主要作为PostgreSQL的替代方案）所准备的多项不同技术,如下图所示： ?...总结: 本文主要介绍了几种常用的SQL onHadoop组件的查询优化器的相关技术，其它组件如Apache Drill等等也同样有自己的查询优化器，这些技术未来将会变得越来越成熟，越来越方便用户的使用，
这是学习笔记的第 1912 篇文章 最近对一个业务进行了架构改造，主要是对已有的存储过程进行改写，使用SQL的方式来实现，同时对已有的业务处理做事务降维，在性能上的提升效果非常明显，本来通过存储过程是和数据库交互...而在分库分表的拆分中，我们怎么实现统一而完整的方案呢， 假设目前的业务需求支持的表分为几类，一类是周期表，一类是固定表，还有一类是数据字典表。 周期表的时间维度有五类，年，月，日，周等。...假设这种方式依旧可行，那么在另外两个方面就成为瓶颈了，一个是数据的清理层面，按照目前的处理方式，数据是只进难出，要删除数据的代价太高，另外一个是就是对于时间维度的支持层面很难灵活，比如有的业务逻辑对于周的划分是不同的...和我们常说的这种固定的周的逻辑是不同的，从业务层面来说也是合理的。 ? 对于这列需求，我们就可以对已有的表新增两列，通过输入起始周期和结束周期来平滑对接。...而对于配置表来说，单表数据量少数的情况下，是设置为全局模式，当然这类表是越少越好。 所以分库分表的一个理念就是没有拆不开的表，只有拆不开的逻辑。
单库单表 拆分为 N个库N个表 分为垂直拆分，水平拆分 什么是垂直拆分 按结构(表头/约束)拆分 垂直拆库 把单库中的不同业务的表, 拆分到不同库中 比如 原本单库的 用户表, 订单表 将用户表相关的表放到同一个库中...A库 将订单相关的表放到同一个库中 B库 垂直拆表 把表中的多个字段, 拆出来部分字段放到另一个表中 比如 A库B表的一行, 有 1 2 3 4 5 列 把 1 2 3 4 列 拆出来放到 A库...jdbc mybatis 优点: 单表分库分表 读写分离 数据库的分布式事务 缺点: 连表查询 分页查询 归并引擎 为什么要分库分表?...单表数据量增大 单台服务器资源有限, 基于摩尔定律, 单个CPU的性能受限, 单台机器资源受限 如何定制分库分表方案 业务规则 直接使用分布式数据库(TiDB) 中间件选型 sharding-sphere...数据倾斜问题 一致性hash算法 + 权重配置 看代码实现的思路 todo 读写分离特性问题探讨 查询优化 sharding-proxy代理分享 注意点 读写分离 没有事务时, 根据SQL去做读写分离
MySQL本身的特点 - 无执行计划缓存，cpu占用较高 - Query单核运算，不适合运行较大较复杂的SQL - 在MySQL5.7以前对于连接数据敏感（建议控制在300个以下） - 基于存储引擎的解决方案...（Innodb，TokuDB，MyRocks，Spider） - 不支持事务嵌套，不支持hash join 即使面临如此多的挑战，国内成功的案列却非常多。...我的建议是分拆冒尖的数据，比如项目中的用户好友关系数据如果非常大，那么就分拆它，还有一些不规范的比如日志类的数据也可以分拆。这样一步步的分拆，就能更早的规划资源耗费严重的数据。...我们提倡的拆分原则是先按功能进行拆分，比如分为认证类型、用户核心类型、用户基本资料等。按功能拆分完在单库大于200G后再考虑水平拆分，这里一般采用两种算法：Range和Hash。...在分布式事务中，可以想象出这样的场景，在一个高速通道中将并发的数量限制在所支持数量内，并且每个用户只能操作自身所处环境的数据。这种方式就是利用消息队列解耦。
但是否想到，不同的库可以建立不同的索引呢？...，hit则返回，miss则读数据库并将数据入缓存（此时可能旧数据入缓存，但会被二次淘汰淘汰掉，最终不会引发不一致） （4）扩展性设计 （4.1）58同城秒级别数据扩容 需求：原来水平切分为N个库，现在要扩充为...最开始，分为2库，0库和1库，均采用“双主当主从用”的模式保证可用性 ?...原因：对数据库性能影响极大 拆库后，IN查询怎么玩[回复“同城”回看（上）篇] 拆库后，非Partition key的查询怎么玩[回复“同城”回看（上）篇] 拆库后，夸库分页怎么玩？...玩法 （5.0）不这么玩：联合查询，子查询，触发器，自定义函数，事务 （5.1）IN查询：分发MR or 拼装成不同SQL语句 （5.2）非partition key查询：定位一个库 or 分发
当发现读请求明显多于写请求时，我们可以让主实例负责写，从实例对外提供读的能力； 如果读实例压力依然很大，可以在数据库前面加入缓存如 redis，让请求优先从缓存取数据减少数据库访问。...水平拆分的方式也很多，除了上面说的按照 id 拆表，还可以按照时间维度取拆分，比如订单表，可以按每日、每月等进行拆分。 每日表：只存储当天的数据。...总结一下水平拆分和垂直拆分的特点： 垂直切分：基于表或字段划分，表结构不同。 水平切分：基于数据划分，表结构相同，数据不同。...单库拆分 在一个数据库中将一张表拆分为几个子表在一定程度上可以解决单表查询性能的问题，但是也会遇到一个问题：单数据库存储瓶颈。 所以在业界用的更多的还是将子表拆分到多个数据库中。...比如下图中，用户表拆分为两个子表，两个子表分别存在于不同的数据库中。 ? 多库拆分 一句话总结：分表主要是为了减少单张表的大小，解决单表数据量带来的性能问题。
以下对新版本的 Release Notes 进行详细解读 爱可生开源社区的 SQLE 是一款面向数据库使用者和管理者，支持多场景审核，支持标准化上线流程，原生支持 MySQL 审核且数据库类型可扩展的...通过该功能，用户可从多维度全面了解平台当前采集的 SQL 情况，包括：平台采集的 SQL 总量、已发现的问题 SQL 量、已优化 SQL 量，用以快速发现和修复不合规的 SQL，提高数据库性能和维护效率...新增 TDSQL 审核规则 使用TEXT 类型的字段建议和原表进行分拆，与原表主键单独组成另外一个表进行存放 建议在组合索引中将区分度高的字段靠前放 JOIN 字段必须包含索引 扫描行数超过阈值，筛选条件必须带上主键或者索引...查询数据量超过阈值，筛选条件必须带上主键或者索引 表行数超过阈值，建议对表进行拆分 禁止对索引列进行数学运算和使用函数 连接表字段的字符集和排序规则必须一致 使用联合索引时，必须使用联合索引的首字段...新增库表元数据智能扫描任务 TDSQL 数据源新增支持库表元数据扫描任务，用户可以配置该扫描任务以实现自动化的元数据收集和分析，及时发现表结构中存在的问题并修复，以此提升数据库查询效率。
1.分库分表的方式 垂直分表： 将一个表按照字段分成多表，每个表存储一部分字段，也即一表拆多表，按照特定字段。 垂直分库： 将原来关联紧密的数据库进行解耦，一库多表->多库多表，按照不同的表。...水平分表： 一库一表->一库多表 水平分库： 采用取模的方式将满足条件的方式存储到不同的库中，比如单双数据库将数据存储到不同库中，一库一表->多库一表 2.相关术语 逻辑表： 水平拆分的数据表的总称，如订单表...返回执行结果 sql解析分为： SQL解析过程分为词法解析和语法解析。...语法解析器用于将sql拆解为不可再分的原子符号，称为token.并根据不同的数据库方言所提供的字典，将其归类为关键字、表达式、字面量、操作符。再使用语法解析器将sql转换为抽象语法树。...sql路由： 把针对逻辑表的数据操作映射到对数据节点的操作过程 不携带分配键的为广播表 根据分片键可以分为： 直接路由 标准路由:推荐的分片方式，使用范围不包括关联查询 或 仅包含绑定表之间关联查询的sql
为了提高查询速度，可以优化查询的SQL语句，加大数据库服务器的内存，优化数据库表结构和索引，虽然能从一定程度上使效率得到提升，但对于数据记录达到千万级的数据表，其优化的效果仍会大打折扣。...2 垂直拆分2.1 垂直分表将数据表按列拆分，可将一张列比较多的表拆分为多张表。当一个表记录虽不多，但字段较多，致使表占用的空间大，检索表的时候会占用大量的IO，严重降低数据库性能。...此时，就可以把该表拆分为多个不同的表，这些多个表，应与原表保持一对一的关系。...2.2 垂直分库以数据表为区分依据，将实现不同业务的表，拆分到不同的数据库分片中。这种拆分方式应用最广。不同数据库分片拥有不同的数据表，数据库的名称相同，我们的全量数据等于所有数据库分片的并集。...需要单独配置的数据表所在服务器节点，如 dn2在 table 节点设置的表，将存储在 dn2 节点，而没有被列出的表，都将存储在 dn1 节点。
概念：数据库分区是一种物理数据库设计技术 目的：主要目的是为了在特定SQL操作中减少数据读写的总量以缩短响应时间 分类：分为水平分区(Horizontal Paritioning)和垂直分区(Vertical...Partitioning) 水平分区：是对表的行进行分区，通过这种方式不同分组里面的物理列分隔的数据集得以组 合，从而进行个体分隔(单分区)或集体分隔(1个或多个分区).所有表中定义的列 在米格数据集中都能找到...例如：一个包含了大text和BLOB列的表，这些text和BLOB列又不经常被访问，这时 候就要把这些不经常使用的text和BLOB划分到另一个分区，在保证他们数据相 关性的同时还能提高访问速度。...: 一张表的查询速度已经慢到影响使用的时候 sql进过优化 数据量过大 表中的数据是分段的 对数据的操作往往只能涉及一部分数据，而不是所有的数据 分区解决的问题:主要是可以提升查询效率 分区的简单实现方式...数据组织形式(不同的数据又可选择不同的库表拆分方案): 评论基础数据按用户ID进行拆库并拆表 图片及标签处于同一数据库下，根据商品编号分别进行拆表 其他的扩展信息数据，因数据量不大，访问量不高，处理于同一库下且不做分表即可
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